Pandas常用操作汇总

Pandas是一个基于NumPy的Python数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据处理工具，支持快速的数据清洗、转换、统计和分析等操作。Pandas中最常用的数据结构是Series和DataFrame。

在Pandas中，Series是一种一维数组的对象，可以存储任意类型的数据。DataFrame是一种二维表格的数据结构，可以存储多种类型的数据，并且支持各种数据操作，例如合并、分组、透视、聚合等。

以下是一些常见的Pandas操作：

• 读取和写入数据：
  Pandas可以读取和写入各种类型的数据，例如CSV、Excel、SQL数据库、JSON等。可以使用read_csv()、read_excel()、read_sql()等函数读取数据，使用to_csv()、to_excel()、to_sql()等函数写入数据。

• 数据清洗和预处理：
  Pandas提供了各种数据清洗和预处理工具，例如去除重复值、处理缺失值、替换值、转换数据类型等。可以使用drop_duplicates()、fillna()、replace()、astype()等函数进行数据清洗和预处理。

• 数据筛选和切片：
  Pandas提供了各种数据筛选和切片工具，可以根据条件、索引、标签等进行数据筛选和切片。可以使用loc[]、iloc[]、query()等函数进行数据筛选和切片。

• 数据分组和聚合：
  Pandas可以对数据进行分组和聚合操作，例如按照某个列进行分组，计算每个组的平均值、总和、标准差等。可以使用groupby()、agg()、apply()等函数进行数据分组和聚合。

• 数据可视化：
  Pandas可以使用Matplotlib库进行数据可视化，可以画出各种类型的图表，例如折线图、散点图、柱状图等。可以使用plot()、scatter()、hist()等函数进行数据可视化。

这些是Pandas的一些常见操作，还有很多其他的功能和工具。Pandas是数据分析和处理中非常重要的一个库，熟练掌握Pandas的使用可以大大提高数据处理和分析的效率。